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AI Knowledge Base 2026

Glossaire IA 2026

Définitions claires pour l'ère de l'IA agentique et de l'intelligence spatiale.

Infrastructure Agentique

Optimisation de l'Inférence

L'optimisation de l'inférence englobe toutes les techniques et stratégies utilisées pour améliorer les performances (latence, débit) et/ou l'efficacité des coûts des systèmes d'inférence IA sans dégrader significativement la qualité des sorties générées. Les principales couches d'optimisation sont: (1) Niveau du modèle: quantification (réduction de la précision numérique de FP16 à INT8 ou FP4), élagage, distillation; (2) Niveau serving: continuous batching, optimisation du cache KV, PagedAttention; (3) Niveau matériel: parallélisme tensoriel, Flash Attention, fusion de kernels; (4) Niveau système: speculative decoding, routage de modèles, mise en cache des réponses. Le speculative decoding mérite une attention particulière: un petit "modèle brouillon" génère plusieurs candidats de tokens qu'un grand "modèle vérificateur" valide ou rejette en un seul passage. Avec un bon modèle brouillon, cela peut augmenter la vitesse de génération effective de 2 à 4x. Des frameworks comme vLLM, TensorRT-LLM et DeepSpeed-Inference sont devenus le standard pour le serving optimisé. Ils implémentent automatiquement de nombreuses techniques et peuvent atteindre un débit 10 à 20 fois meilleur que le serving HuggingFace natif.

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Business Agentique

Orchestration d'Agents

L'orchestration d'agents désigne la coordination de plusieurs agents IA par un agent orchestrateur central ou un système d'orchestration pour résoudre des tâches complexes qu'un seul agent ne peut pas gérer efficacement. La couche d'orchestration détermine quels agents sont appelés quand, comment les résultats sont fusionnés, et comment les erreurs sont gérées. Un pattern d'orchestration typique fonctionne comme suit: un orchestrateur reçoit une tâche complexe, la décompose en sous-tâches, les distribue à des agents spécialisés (ex: agent de recherche, agent d'écriture, agent SEO), collecte les résultats, résout les conflits et livre la sortie finale. Les stratégies d'orchestration comprennent: l'orchestration séquentielle, l'orchestration parallèle, l'orchestration hiérarchique, et l'orchestration dynamique. Les défis clés incluent: la propagation d'erreurs, la gestion d'état, le contrôle des coûts et l'observabilité. Des frameworks comme LangGraph, CrewAI, AutoGen et OpenAI Swarm supportent l'orchestration d'agents avec différents compromis entre flexibilité et fiabilité de production.

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